## MAURCIO TAKASHI COUTINHO WATANABE

getwd()
setwd("C:/Users/Maurcio/Documents/aulas_4")

### Cervejas
cervejas <-c("chope","lata","garrafa","chope","garrafa", "garrafa","lata","lata","nenhuma","lata","garrafa","garrafa", "garrafa","lata","lata","lata","garrafa","lata","chope","nenhuma", "garrafa","garrafa","garrafa","chope","garrafa","garrafa","chope","garrafa","lata","lata")
cervejas
#1)
barplot(table(cervejas))
class(cervejas)
cerv <- as.matrix(table(cervejas))
dotchart(cerv)
#2) O dotplot  o grfico que apresenta a maior razo dado/tinta.


### Rios
data(rivers)
rivers
#1)
tamanho.total <- length(rivers)
media <- mean(rivers)
tamanho.inferior <- length(rivers[rivers<media])
tamanho.inferior/tamanho.total
#2) O quantil de 75%  680. Basta utilizar a funo quantile para obter esta informao
quantile(rivers)
#3) Sim, h diferenas. Alm disso a mediana apresenta mais proximidade com a mdia truncada do que a mdia.
mean(rivers)
mean(rivers, trim=0.25)
median(rivers)


### Caixetais
caixeta <- read.csv("caixeta.csv", as.is=T)
caixeta
#1)
hist(caixeta$h)
#2)
hist(caixeta$h[caixeta$local=="jureia"])
hist(caixeta$h[caixeta$local=="retiro"])
hist(caixeta$h[caixeta$local=="chauas"])
#3) Sim, h diferenas. Como os grficos no foram ajustados para a mesma escala, no se pode comparar diretamente mas pode-se observar que Chauas possui maior distribuio de rvores com h entre 100-200, Jureia com h entre 100-150 e Retiro entre 50-100. Alm disso pode-se perceber que Jureia possui uma distribuio mais uniforme em comparao as outras duas localidades.



### Eucaliptos
eucaliptos <- read.table("egrandis.csv", sep=";", header=TRUE, as.is=T)
eucaliptos
#1)
boxplot(dap~regiao, data=eucaliptos)
boxplot(dap~rotacao, data=eucaliptos)
#2)
qqnorm(eucaliptos$h)
qqline(eucaliptos$h)

### Mais caixetais
#1) O quesito pede a relao dap x h, porm o que est disponibilizado no arquivo  o valor do cap. Para isso s precisamos realizar uma operao matemtica simples, dividindo o valor do cap por pi.

maiscaixetais <- read.csv(file="caixeta.csv", header=TRUE, sep=",", as.is=TRUE)
head (maiscaixetais)
maiscaixetais$dap <- maiscaixetais$cap/pi

chauas.dap <- maiscaixetais$dap[maiscaixetais$especie=="Tabebuia cassinoides" & maiscaixetais$local=="chauas"]
retiro.dap <- maiscaixetais$dap[maiscaixetais$especie=="Tabebuia cassinoides" & maiscaixetais$local=="retiro"]
jureia.dap <- maiscaixetais$dap[maiscaixetais$especie=="Tabebuia cassinoides" & maiscaixetais$local=="jureia"]

chauas.h <- maiscaixetais$h[maiscaixetais$especie=="Tabebuia cassinoides" & maiscaixetais$local=="chauas"]
retiro.h <- maiscaixetais$h[maiscaixetais$especie=="Tabebuia cassinoides" & maiscaixetais$local=="retiro"]
jureia.h <- maiscaixetais$h[maiscaixetais$especie=="Tabebuia cassinoides" & maiscaixetais$local=="jureia"]

par(mfrow=c(1,3))
plot(chauas.h~chauas.dap, xlab="dap",ylab="altura", main="Chauas")
plot(jureia.h~jureia.dap, xlab="dap", ylab="altura", main="Jureia")
plot(retiro.h~retiro.dap,xlab="dap", ylab="altura", main="Retiro")

#2)
par (mfrow=c(1,3))
scatter.smooth(chauas.h, chauas.dap, col="maroon")
scatter.smooth(jureia.h, jureia.dap, col="red")
scatter.smooth(retiro.h, retiro.dap, col="grey")

#3)
install.packages("lattice")
require(lattice)
library(lattice)

xyplot(dap~h|local, data=maiscaixetais, subset=especie=="Tabebuia cassinoides")

#### FIM ######


